多标签分类使用 sklearn

通过机器学习中的逻辑回归算法实现多分类问题的求解，使用的是MATLAB进行编写

神经网络的诞生是人们想尝试设计出模仿大脑的算法（人脑是最好的学习机器）。假设：大脑做所有事情和不同的方法，不需要用上千个不同的程序去实现。相反，大脑处理的方法，只需要一个单一的学习算法就可以了。因为人体有同一块脑组织可以处理光、声或触觉信号，那么也许存在一种学习算法（而不是成千上万种算法），可以同时处理视觉、听觉和触觉。 神经网络模型建立在很多神经元之上，每一个神经元又是一个个学习模型。这些神经元（也叫激活单元，activation unit）采纳一些特征作为输出，并且根据本身的模型提供一个输出。

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股票买卖最佳时机leetcode 这是一个有监督的循环神经网络 (RNN) 学习项目，将股票交易视为分类问题。 输入 60 天的定价数据窗口，选择最佳操作以获得最大利润。 这使用了我早期的交易环境项目，以及用于数据准备和模型训练的 SeriesPrediction 模块。 首先，我使用CalculateBestActions 来生成目标操作值。 对于每一天，假定知道股票前一天的价格，以及每天一笔交易、连续四个交易日和八次可能的交易行为的限制，它计算将在 20 天内产生最高价值的交易序列。 可能的交易有：激进买入、目标买入、市场买入、持有、市场卖出、目标卖出、激进卖出和 CancelAllOrders。 目标买入和卖出由移动平ASP格加上或减去 5 天平ASP格偏差的 1/4 决定。 激进的买入和卖出由 5 天平ASP格偏差的 1/2 决定。 CalculateBestActions 的计算成本很高，因此尽管您可以计算更长的序列，但它们所需的时间会呈指数级增长。 4 个交易序列可能需要一天来计算 30 年的数据集，因此您将在大约 6 处碰壁。这些序列被保存以供重复使用，因此您只需为您测试

该数据集是用于机器学习中的多分类问题处理。该数据集一共包含4个特征变量，1个类别变量。共有150个样本，iris是鸢尾植物，这里存储了其萼片和花瓣的长 宽，共4个属性，鸢尾植物分三类。

基于麻雀算法的SVM分类，SSA-SVM 分类问题 智能优化算法、改进分类器SVM

使用sklearn库实现朴素贝叶斯算法。使用词向量算法对文本数据进行处理。 资源内容包括： 1、完整的用于实现新闻分类任务的源码文件（ipynb格式） 2、哈工大停用词表 3、四川大学机器智能实验室停用词表 4、用于测试的新闻数据 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes 1702-1761)发展 用来描述两个条件概率之间的关系 在B条件下A发生的概率： P(A∣B)=P(AB)/P(B) 在A条件下B发生的概率： P(B∣A)=P(AB)/P(A) 则：P(A∣B)P(B) = P(B∣A)P(A) 可导出：P(A∣B)=P(B∣A)P(A)/P(B) 或 P(A∣B) P(B) = P(B∣A)P(A) 贝叶斯公式： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y) / P(X) 在机器学习中： X:代表特征向量 Y:代表类别 P(X)：先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率。 P(Y|X)：后验概率，事情已经发生，这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 P(X|Y)：条件概率，在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率